根据转贴机的报道，amber今天承认收到titan v错误报告的通知。错误应该是针对所有的models molecular interactions计算（不仅仅是蛋白质力学），这个ambertools免费版里面兼容cuda的好像只有两个，所以我决定都实机测试一下。过程很简单，都有教程，虽然不知道在干什么，反正就是运行就行了。
amber分ambertools和amber发行版，发行版要钱，所以测试是基于ambertools的。不过amber发行版应该就是基于ambertools的高级功能封装版。
首先装ambertools 17，是最新版，已经支持titan v。
看了下amber只支持linux和macos，windows下可以安装在ubuntu on windows里面。但这肯定无法直通cuda设备，所以其实没法在windows下测试。
我的测试系统是ubuntu。
官方提供了conda安装预编译包和从源码编译两种方式。conda预编译包不支持并行计算，cuda大概也包含在内，这里提供源码安装的流程。
首先下载源码：
http://ambermd.org/GetAmber.php
填完表格即可。
首先安装依赖：
（参考：http://ambermd.org/Installation.php）
sudo apt-get install csh flex patch gfortran g++ make xorg-dev libbz2-dev zlib1g-dev grace
解压后，使用命令行进入amber16目录，确保能看到makefile文件。
（参考：https://www.nvidia.com/en-us/dat ... applications/amber/）
配置amber的home地址，使用命令行（这里请直接复制）：
export AMBERHOME=`pwd`
同时还需设置cuda的home地址export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
（默认cuda就安装在此，如果修改过了，这里也许改变）
接着配置编译过程：
./configure -cuda -noX11 gnu
接着开始编译：
make install -j24
-j后面的数字取决于你要用多少线程来编译
装完了，显示没有错误即可。
Screenshot from 2018-03-26 11-20-13.png (144.47 KB, 下载次数: 0)
测试：
1，Trajectory Analysis 测试
（参考：http://ambermd.org/tutorials/analysis/tutorial0/index.htm）
下载文件：
http://ambermd.org/tutorials/ana ... 2.ff10.mbondi.parm7
http://ambermd.org/tutorials/analysis/tutorial1/trpzip2.gb.nc
http://ambermd.org/tutorials/ana ... trpzip2.1LE1.1.rst7
http://ambermd.org/tutorials/ana ... rpzip2.1LE1.10.rst7
http://ambermd.org/tutorials/analysis/tutorial1/2GB1.pdb
进入amber16\bin目录
将下载的文件放在这里。
输入./cpptraj.cuda
进入trajectory analysis的专属命令行中。
Screenshot from 2018-03-26 12-12-43.png (92.18 KB, 下载次数: 0)
依次输入：
parm trpzip2.ff10.mbondi.parm7
trajin trpzip2.gb.nc
最后运行：
run
Screenshot from 2018-03-26 12-29-49.png (82.73 KB, 下载次数: 0)
运行grace图表展示：
xmgrace dist-end-to-end.agr
Screenshot from 2018-03-26 12-30-31.png (241.18 KB, 下载次数: 0)
对比一下，和c0教材是一样的。
至于如何测试硬件有没有问题，不知道。。。可能要运行很多次，对比数据才能知道，各凭本事吧。
其他测试案例：
http://ambermd.org/tutorials/
这里提供了大量的测试案例，可惜似乎都是针对amber发行版的，用ambertools总是少东西，能跑动的没几个。穷没人权，早就习惯了。
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nv已经给出解决方案，出了错误，直接联系他们，可以换新。
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前排50包邮收购导师的泰坦5号
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你以为我会慌么？我做深度学习的根本不惧这种错误。统计学算法说白了就是大号纠错器，纠正模型与现实的误差。数据出错了只会影响收敛的性能，据说tesla都是关了ecc跑training的。
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前排51包邮收不要的泰坦五号。
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换新能解决？也就是说和ryzen早期批次的那个毛病一样么。。
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据说是个体问题。amber官方没法重现这个错误。换新应该能解决，老黄肯定偷偷测试过了才给你的换的，就怕还有其他暗病。
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虽然不知道在干什么，反正就是感觉很厉害的样子
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早已不用CUDA了，不过必须帮顶树导师一下，让需要的豪了解下
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52包邮收泰坦五号
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楼上一群人都太抠了，我出100
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我出1000
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amber用titan v是真的强，单卡性能甚至吊打两块titan xp，甚至强于两块用nvlink连接的quadro gp100。
当然最强的还是tesla v100，关闭ecc还可以获得额外10%的性能。
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这个多卡的收益真是可怜啊
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这个收益其实说明这个运算中绝大部分都是无法拆分到多块gpu上的（或者拆分后效率低），双卡提升的部分只是能拆分的部分。这个在科学计算中也蛮常见，数据间或者时间层面存在很强的依赖关系。
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简直不要太牛啊，土豪的世界我是不懂了~ 电路 电子 维修 我现在把定影部分拆出来了。想换下滚，因为卡纸。但是我发现灯管挡住了。拆不了。不会拆。论坛里的高手拆解过吗？ 评论 认真看，认真瞧。果然有收 电路 电子 维修 求创维42c08RD电路图 评论 电视的图纸很少见 评论 电视的图纸很少见 评论 创维的图纸你要说 版号，不然无能为力 评论 板号5800-p42ALM-0050 168P-P42CLM-01
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